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  • 现在要计算中心的像素点在下一次迭代中是属于第几类(这一代是第3类),ok采用一阶势能,这里需要说明一点,这个像素点无非是1-4之间的一类,那么我们需要分别计算下一代它是第1,2,3,4类时的势团。先假设这个点是第1类,先比较左右,发现都是1-1一样,ok记一下B,在与上B,与下,不一样,那么记一下-B,如果再来势团的话,斜上方,1-2,不一样-B,斜下方,1-1一样B, 一次类推,就可以将中心点如果是第1类的势团计算出来。那么在计算中心点如果是第2类,发现这个时候除了3个斜着的方向是一样的外,其他的都不一样。
    8g3K_AI_Thinker
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  • 本文详细介绍了图像分割的基本方法有:基于边缘的图像分割方法、阈值分割方法、区域分割方法、基于图论的分割方法、基于能量泛函的分割方法、基于聚类的分割方法等。图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性。
    ss
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  • 图像分割至今尚无通用的自身理论。随着各学科许多新理论和新方法的提出,出现了许多与一些特定理论、方法相结合的图像分割方法。特征空间聚类法进行图像分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示,根据它们在特征空间的聚集对特征空间进行分割
    PoisonApple
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  •  阀值分割法是一种传统的图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值,把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图,目前在图像处理领域被广泛应用,其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。
    倩倩
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  • 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。
    香香技术员
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